BAB VI ANALISIS PEMECAHAN MASALAH
6.1. Analisis Stratifikasi dan Pareto Diagram
Pembuatan stratifikasi terhadap jumlah produk cacat dikategorikan berdasarkan 5 buah jenis kecacatan yaitu : unstable porosity, wrinkle, dirt,
cracked, holes. Penggolongan tersebut kemudian digambarkan ke dalam pareto diagram dengan aturan 80-20 untuk melihat persentase kecacatan yang mencapai
80 untuk ditetapkan sebagai jenis kecacatan yang harus dikurangi dari produk kertas rokok. Dari hasil analisis pareto diagram, diperoleh jenis kecacatan yang
harus diatasi adalah unstable porosity dan wrinkle dimana dengan mengatasi kedua jenis cacat ini dapat memperbaiki kualitas produk kertas rokok.
6.2. Analisis Fish Bone
Setelah dilakukan stratifikasi dan pareto diagram, maka dilakukan analisis untuk mencari penyebab terjadinya unstable porosity dan wrinkle dengan
membuat fish bone. Dalam hal ini, penyebab terjadinya kedua jenis kecacatan tersebut ditinjau dari man, machine setting dan material. Hasil analisis penyebab
ditunjukkan pada Gambar 6.1.
Universitas Sumatera Utara
Cacat Unstable
Porosity Bahan
Baku Setting
Mesin
Reel moisture Temperatur
Madeleine Roll
Draw Ratio Penyimpanan bahan
baku
Man
Kelalaian operator
Kurang teliti
Cacat Wrinkle Setting
Mesin
Temperatur Madeleine
Roll
Man
Kelalaian operator
Kurang teliti
Gambar 6.1. Fish Bone
Dari gambar Fish Bone diatas, kemudian dilakukan penentuan faktor untuk dilakukan eksperimen. Dalam metode Response Surface, faktor yang paling
efektif digunakan adalah pengoperasian setting mesin untuk meningkatkan hasil produksi. Dalam hal ini, faktor yang dipilih adalah Temperatur Madeleine Roll,
Reel Moisture, dan Draw Ratio.
6.3. Analisis Model Orde Pertama
Setelah mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kecacatan, maka langkah selanjutnya adalah menentukan model orde pertama. Model orde pertama
dibuat sebagai pendekatan untuk mencari daerah optimal yang akan digunakan dalam eksperimen. Untuk membangun model orde pertama, terlebih dahulu
dilakukan pengumpulan data dengan desain eksperimen. Pengumpulan data menggunakan 9 buah perlakuan dan dari hasil pengumpulan yang diperoleh, data
kemudian diolah dengan menggunakan pendekatan matriks. Dari hasil pengolahan
Universitas Sumatera Utara
data, diperoleh model orde pertama adalah: Y = 236.008 – 14.909 x
1
+ 6.919 x
2
– 6.091 x
3
. Untuk menentukan apakah model yang dibangun telah cocok dengan data
yang telah dikumpulkan maka dilakukan uji ketidaksesuaian terhadap model orde pertama. Ketidaksesuaian menyatakan deviasi respon terhadap model yang
dibangun. Dalam uji ini juga mengukur besar kekeliruan eksperimen yang telah dilakukan.
Dari uji yang dilakukan dapat dilihat bahwa tidak ada ketidaksesuaian, hal ini terlihat dari F
hit
0.25 yang lebih kecil dari F
tabel
236.8 pada model persamaan regresi yang berupa model linier sehingga dapat simpulkan bahwa
tidak ada ketidaksesuaian terhadap model yang dibangun. Karena tidak ada ketidaksesuaian pada model orde pertama, maka penelitian dapat dilanjutkan ke
tahap berikutnya yaitu tahap Steepest Descent.
6.4. Analisis Steepest Descent
Kategori